SparkCore扩展-深入了解RDD

最新推荐文章于 2025-12-28 09:54:42 发布
原创 最新推荐文章于 2025-12-28 09:54:42 发布 · 106 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
文章标签：

#spark

博客围绕Spark展开，包含根据log文件分析IP请求次数并降序排序的案例，还提及了RDD的五大属性，聚焦于Spark在数据处理和分析方面的应用。

案例：根据log文件，分析IP请求的次数并降序排序

程序
结果

RDD五大属性

image.png

.JWY.
关注
SPARKSQL3.0-各阶段自定义扩展规则源码剖析
探索大数据世界 - 深入解析数据存储、分布式计算与人工智能
11-22 1373
SPARKSQL3.0-各阶段自定义扩展规则源码剖析
Spark强大的函数扩展功能
weixin_34256074的博客
04-16 184
在数据分析领域中，没有人能预见所有的数据运算，以至于将它们都内置好，一切准备完好，用户只需要考虑用，万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本，一个封闭的平台如何能够拥抱变化?在对数据进行分析时，无论是算法也好，分析逻辑也罢，最好的重用单位自然还是：函数。　　故而，对于一个大数据处理平台而言，倘若不能支持函数的扩展，确乎是不可想象的。Spark首先是一个开源框架，当我们发现一些函数具有通用的性质，自然可...
扩展Spark API
fengfengzai0101的博客
07-28 233
介绍 Apache Spark有许多内建方法进行数据处理，但是在实际应用中，可能需要domain specific operators来解决实际问题，我们需要扩展Spark API来添加自定义方法。 扩展Spark API有两种方法： 在存在的RDD上添加自定义方法 创建新的RDD 动力 我们有一份销售数据，以CSV格式进行存储，包含transactionid, customerid, itemid, itemvalue列。 class SalesRecord(val transactionId: St
第10章 Spark SQL扩展和总结
weixin_38492276的博客
08-14 299
10-1 -课程目录 10-2 -Spark SQL使用场景 10-3 -Spark SQL加载数据 10-4 -DataFrame与SQL的对比 10-5 -Schema 10-6 -SaveMode 10-7 -处理复杂的JSON数据 ...
Spark性能优化指南——高级篇
美团技术团队
05-12 8281
前言 继基础篇讲解了每个Spark开发人员都必须熟知的开发调优与资源调优之后，本文作为《Spark性能优化指南》的高级篇，将深入分析数据倾斜调优与shuffle调优，以解决更加棘手的性能问题。 数据倾斜调优 调优概述 有的时候，我们可能会遇到大数据计算中一个最棘手的问题——数据倾斜，此时Spark作业的性能会比期望差很多。数据倾斜调优，就是使用各种技术方案解决不同类型的数据倾斜问题...
spark-3.1.2-bin-hadoop3.2.tgz
09-17
Spark 3.1.2是Apache Spark的一个重要版本，它为大数据处理提供了高效、可扩展的框架。这个版本是针对Scala 2.12编译的，并且与Hadoop 3.2兼容，这意味着它可以充分利用Hadoop生态系统的最新功能。在Linux环境下，...
spark-assembly-1.5.2-hadoop2.6.0.jar
12-21
- Spark Core：提供了分布式任务调度、内存管理、错误恢复等基础功能，是其他所有Spark模块的基础。 - Spark SQL：提供了对结构化数据的处理能力，可以将SQL查询直接转换为DataFrame操作，方便数据分析。 - Spark...
spark-core-2.zip
03-07
"spark-core-project-3.zip"、"spark-core-project-1.zip"和"spark-core-project-2.zip"可能分别代表不同版本或阶段的Spark核心项目示例，供学习者逐步了解和掌握Spark的使用。 "第37讲-Spark核心编程：共享变量...
SparkCore：深入理解RDD
"SparkCore（下）.pdf 是...SparkCore（下）.pdf资料深入探讨了RDD在Spark中的核心地位和作用，是学习Spark分布式计算框架的重要参考资料。通过理解并掌握RDD的概念和操作，可以有效地提升在大数据处理领域的实践能力。
spark-3.0.1-bin-hadoop2.7.zip
12-26
3. **Spark Streaming**：这个组件扩展了Spark Core，支持实时数据流处理。它可以处理来自多种源的连续数据流，如Kafka、Flume或TCP套接字，并以微批处理的方式进行处理，提供了高吞吐量和低延迟。 4. **MLlib**：...
--- Spark学习（柒）- Spark SQL扩展和总结
李玉坤的博客
12-05 1081
文章目录Spark SQL使用场景Spark SQL加载数据1) RDD DataFrame/Dataset2) Local Cloud(HDFS/S3)DataFrame与SQL的对比SchemaSaveMode处理复杂的JSON数据SQL的覆盖程度外部数据源 Spark SQL使用场景 文件中数据的特殊查询（即席查询；即席查询是可以进行特殊的字段查询自定义的查询；普通查询就是别人已...
【Spark】Spark扩展
HR的博客
01-04 851
Spark扩展持久化RDD Cache缓存RDD CheckPoint 检查点缓存和检查点区别自定义分区存储与读取累加器广播 持久化 RDD Cache缓存 RDD 通过 Cache 或者 Persist 方法将前面的计算结果缓存，默认情况下会把数据以缓存在 JVM 的堆内存中。但是并不是这两个方法被调用时立即缓存，而是触发后面的 action 算子时，该 RDD 将会被缓存在计算节点的内存中，并供后面重用。 // cache 操作会增加血缘关系，不改变原有的血缘关系 println(wordToOneR.
Spark（三）-- SparkSQL（二） -- Catalyst 优化器
happy-vicky的博客
09-23 911
目录 3. Catalyst 优化器 3.1 RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 3.2 Catalyst 3. Catalyst 优化器 目标 理解SparkSQL和以RDD为代表的SparkCore最大的区别 理解优化器的运行原理和作用 3.1 RDD 和 SparkSQL 运行时的区别 RDD的运行流程 大致运行步骤 先将...
Spark之UDAF
weixin_36630761的博客
08-11 588
转自：http://www.raincent.com/content-85-4986-1.html 在数据分析领域中，没有人能预见所有的数据运算，以至于将它们都内置好，一切准备完好，用户只需要考虑用，万事大吉。扩展性是一个平台的生存之本，一个封闭的平台如何能够拥抱变化？在对数据进行分析时，无论是算法也好，分析逻辑也罢，最好的重用单位自然还是：函数。 故而，对于一个大
SparkSQL2.0扩展外部数据源原理（读取外部系统）
乔的博客
04-27 2382
spark2.0中，提供了两种扩展外部数据源的接口， 第一种外部数据源为文件，第二种外部数据源为系统 spark内部调用外部数据源包的类是下面，包括解析BaseRelation，提取schema等 package org.apache.spark.sql.execution.datasources 文件接口 扩展外部文件数据源 需要实现的接口所在文件fileSourceInterf...
spark--扩展:Java编写Spark程序
qq_46893497的博客
03-06 907
扩展:Java编写Spark程序前言演示使用JavaAPI编写Spark程序完成WordCount 前言 Spark的源码是使用Scala编写的,那么开发时肯定是使用Scala进行开发最好,和官方的底层源码"兼容性更好" 但是有些公司觉得Scala的学习成本较高,Scala的编码风格太过于简洁,不利于新人上手,不利于大规模团队合作 因为有的语法确实不太方便阅读, 代码太过于骚气 所以也会有公司让用Java编写Spark程序. 下面有java版的spark项目，可以练练手 https://github.c
【Spark】扩展Spark Catalyst，打造自定义的Spark SQL引擎
九师兄
05-14 1644
1.概述 转载自：扩展Spark Catalyst，打造自定义的Spark SQL引擎 Apache Spark是大数据处理领域最常用的计算引擎之一，被应用在各种各样的场景中，除了易用的API，稳定高效的处理引擎，可扩展性也是Spark能够得到广泛应用的一个重要原因。Spark中最常见的扩展就是基于DataSource API添加对新数据源的支持，除了Spark内置的HDFS，S3，Kafka等数据源，Parquet，Orc，Avro等数据类型，还有很多第三方的DataSource Plugin使得Spa.
spark性能优化4：数据倾斜
m0_57280180的博客
12-24 950
数据倾斜是分布式计算中数据分布不均衡的现象，会导致部分任务处理过载而拖慢整体性能。本文系统分析了数据倾斜的成因、识别方法及解决方案。通过Spark Web UI可定位倾斜的Stage和Task，常见于Shuffle类算子如groupBy、join等。优化策略包括：调整并行度、过滤异常Key、两阶段聚合、优化Join策略等，并介绍了Spark 3.0+的AQE自动倾斜处理功能。文章提供了流程图和对比表格，帮助开发者根据场景选择合适方案，平衡处理效果与实现复杂度。
【maap-analysis】spark离线数仓项目完整的开发流程
最新发布
qq_40607631的博客
12-28 569
本文介绍了一个基于Spark的大数据处理项目架构，采用单项目多模块模式，主要使用Scala+Spark RDD+Spark DataSet技术栈。项目包含工具类准备、数据访问层、业务流程控制、业务逻辑开发和结果输出等模块。重点实现了Spark环境初始化工具类、线程安全的EnvUtil封装、业务数据访问Dao层，以及MAAP和BSMS两个核心业务的处理流程。项目通过RDD操作实现数据预处理、端口匹配、批价计算等功能，最终输出分组统计报表并写入CSV文件。文章还提出了后续优化方向，包括接入Hadoop和Hive
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值